随笔分类 - Tensorflow
摘要：tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor的平均值。 第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值; 第三个参
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摘要：执行简单的矩阵相乘的程序： 输出： 为了避免输出上面的警告信息，在程序开头加入： 此时再执行上述的程序，输出：
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摘要：今天在制作自己训练集合并且训练的时候，碰见了如下的错: 这是因为训练的数据集中不是所有的图片位深都是三通道的。 写一个脚本查看所有的数据集中所有的数据，列举出不是RGB的图片： 然后删除这些图片，可以重新找一些图片添加到训练集中。 这里需要特别注意的一点是不是所有的 文件都是三通道的。
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摘要：导致出错的根源就是编码问题。 解决方案是： 在程序最上面加上：
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摘要：查看版本： 查看安装路径：
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摘要：这里首先确认没有安装CPU版本，并默认已经安装了CUDA和Cudnn以及anaconda。 安装gpu版本的tensorflow 接下来需要安装GPU版本的tensorflow： 打开cmd并输入： 继续cmd中输入： 安装 "测试" 在gpu版本的tensorflow 版本中使用jyuter no
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摘要：下载安装Anaconda 首先下载Anaconda，可以从清华大学的 "镜像网站" 进行下载。 安装Anaconda，注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉。 安装完成之后，在安装目录下cmd，输入: 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境： 下面只是一部分截图： 查看版本信息： Anaco
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摘要：在Python环境中输入： 输出： 说明是CPU版本。
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摘要：Jupyter Notebook 简介与安装 Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序，可让我们创建并共享代码和文档。 它提供了一个环境，你可以在其中记录代码，运行代码，查看结果，可视化数据并在查看输出结果。 安装方法参考 "官网" jupyter notebook常用
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